尾气分析在汽车发动机故障诊断中的应用

汽车发动机可燃混合气在燃烧过程中会产生H C、C O、N O X等有害气体和CO2、H20、O2等无害气体。由于尾气成分与发动机的工况有最直接的联系,所以通过汽车尾气的检测可初步分析发动机的工作状况、性能好坏,可以检查包括燃烧情况、点火能量、进气效果、供油情况、机械情况等诸多     

改良花岗岩残积土崩解特性试验研究

在华南地区循环湿热多雨气候的影响下,花岗岩残积土遇水极易崩解,诱发崩岗等地质灾害,对道路、桥梁等工程造成极大影响,因此常利用水泥、石灰和高岭土等固化剂对花岗岩残积土进行改良。为了进一步研究干湿循环条件下改良花岗岩残积土的崩解特性,采用自行设计的干湿循环崩解测试仪,开展华南地区干湿循环环境下改良花岗岩残积土的崩解试验,结合X射线衍射试验以及扫描电镜试验,研究固化剂对花岗岩残积土抗崩解性的改良效果,分析改良花岗岩残积土崩解机理。结果表明：干湿循环条件下,改良花岗岩残积土土样崩解过程可以分为4个阶段,即表层吸水剥落阶段、饱水软化阶段、饱和稳定阶段和完全解体阶段;干湿循环作用显著增大改良土崩解速率,部分试样崩解速率可达到原来的2～3倍,添加固化剂能有效增强花岗岩残积土的抗崩解性,完全崩解时长增加到素土的2～6倍;基于绿化角度,掺入高岭土对花岗岩残积土进行改良较为合适;素土以及改良土崩解过程中,土样黏土矿物(例如高岭石)含量减少,显著降低土样胶结作用,促进土样崩解的发生;花岗岩残积土内部孔隙大小分布不均匀的结构特征,使土样在崩解过程中产生吸力不平衡现象,较小的孔隙先被水填入,压缩土样孔隙内的空气...     

基于主成分分析法的动车组空调故障检测技术研究

针对动车组空调系统难以建立准确的模型进行故障检测的问题,采用主成分分析法对空调系统采集的大量运行数据进行特征提取,建立动车组空调系统主元模型,通过平方预测误差统计量指标进行故障检测。并使用运用中采集的蒸发器脏堵、制冷剂泄漏、传感器异常等故障数据进行了检测测试,取得了良好的效果。     

基于多变量GP-DE模型的隧道变形时间序列预测研究

准确预测和控制隧道变形是确保隧道工程施工安全的重点.针对目前隧道围岩变形时间序列预测的不足,文章提出了一种基于多变量高斯过程(GP)-差异进化算法(DE)的隧道变形时间序列预测方法.根据隧道自动化监测结果进行多变量相空间重构,并通过主成分分析法降低输入维数.在此基础上采用GP-DE模型进行隧道变形预测研究.以吉林省高丽...     

基于主成分分析的地铁车站施工风险评估研究

地铁车站施工环境复杂、风险源多,一旦发生事故损失较大.因此,提前做好风险评估来降低风险损失尤为重要.文章基于某地铁车站工程实例,建立三层递阶结构风险指标体系,每个风险因素依据风险发生概率等级和风险损失等级加权赋值.主成分分析法作为一种多元统计方法,通过矩阵线性变换的原理构建主成分分析数学模型,经矩阵运算得到少数潜在的可...     

基于PCA与属性权重模糊聚类的入侵检测方法

针对入侵检测数据集中存在大量冗余信息及传统聚类算法的效果不佳,提出了结合主成分分析与属性权重模糊聚类算法的入侵检测方法。该方法分为特征提取和模糊聚类两阶段,使用主成分分析进行特征提取、消除冗余属性;将经主成分分析后得到新成分的贡献率作为聚类算法中属性的权重值,实现了基于属性权重的模糊聚类。在KDD-CUP99数据集中的实验结果表明,该方法能有效地降低检测训练时间和提高检测正确率。     

不同地区玄武岩品质及路用性能评价

不同地区的玄武岩,其化学成分、岩石的技术指标很接近,但由于矿物成分、结构构造的不同,尤其是受热浸蚀变的作用在岩石裂隙表面产生的次生矿物,如铁鳞石、蒙脱石等鳞片状附着物,其硬度低、质地软、吸水率大,经拌和机高温烘烤体积收缩,遇水体积成数倍膨胀,较大的膨胀力使沥青膜很容易从骨料表面脱落,给沥青路面带来较大的质量隐患。     

基于新能源高频大数据的驾驶行为与能耗分析

近年来,在新能源汽车示范推广和财政补贴的大背景下,我国新能源汽车产业快速发展。但与传统燃油车相比,新能源汽车的技术成熟度尚且不足,在研发、运行阶段仍存在诸多问题等待解决,其中能耗和续航问题的关注度尤为突出。本文基于车载终端采集到的新能源高频大数据,提取能够反映驾驶行为精细时空变化特征的特征参数集,采用主成分分析方法将特征参数集进行优化,利用K-means算法实现驾驶行为的自动分级,并分析了不同级别驾驶行为的能耗分布情况。分析结果表明,驾驶行为影响新能源汽车能耗水平,其中平稳驾驶对应的能耗较低,对新能源汽车产品升级和用户驾驶习惯优化具有一定的参考价值。     

基于主成分分析法的中国东部地区物流综合评价研究

以我国东部地区11个省级行政单位物流发展状况为样本,构建物流综合评价的指标体系,运用SPSS软件对11个省市的指标数据进行主成分分析,通过降维找到3个主成分,在此基础上得到综合得分并进行排序,进而得出各省市物流发展水平的结论。     

基于运动学片段的城市道路行驶工况的研究

以合肥市典型道路为例,将大量行驶工况的实验数据划分为运动学片段,并选出11个特征参数进行研究.首先用主成分分析法对运动学片段进行降维处理;接着利用K均值聚类技术对其进行分类.分析结果验证了在城市道路行驶工况研究中应用主成分分析法和K均值聚类法的町行性和有效性;最后拟合出合肥市典型道路的代表性行驶工况.与实验数据的对比结...